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美国数据工具公司Encord正在尝试用脑电波（EEG）信号和肌电（EMG）信号训练机器人模型。这项实验显示，物理AI的真正瓶颈不是模型架构，而是极度缺乏真实世界的操作数据。通过捕捉执行者的意图、错误和预测，希望能让机器人训练效率提升100倍，同时成本只增加20倍。

美国佛罗里达州开普科勒尔市曾考虑在垃圾车上安装AI摄像头，用于自动识别草坪杂乱、油漆剥落等违规行为，但因成本过高、收益不足而放弃。但其他城市如斯托克顿、达拉斯已部署或批准类似系统，AI辅助城市执法的技术与隐私边界正在被重新定义。

创业者和作者 Rick Manelius 在 Hacker News 上指出，AI 带来的效率提升正在诱使人们同时启动大量项目，反而导致新一轮倦怠（burnout）。他提出，AI 时代的真正超能力不是“做得更多”，而是“专注与贯彻”——用省下的时间在少数关键事务上做到极致。

伦敦盖特威克机场引入了Stanley Robotics的自动停车机器人，用户只需将车停在指定区域，机器人就能从车底抬起轮胎，将车辆运至安全存储区。这不仅是机器人代客泊车的一次典型落地，更暗示着停车场运营将从“固定车位租赁”转向基于实时数据和AI的动态定价模式。

HiBob最新报告显示，77%的英国企业预计一年内AI熟练度将成为非技术岗位的基本要求；但只有33%的公司提供培训资金或专门时间，责任归属尚不清晰。雇主正通过薪酬溢价（97%愿加薪至少10%）和晋升挂钩（63%纳入决策）倒逼员工自驱学习。

越来越多的企业在面试中询问候选人对AI的看法和使用经验，即使你对此持怀疑态度，也无需假装狂热。招聘专家建议，诚实表达立场、展示学习意愿和具体使用成果，就足以通过面试。